数字时代，企业需要推进数字化转型才能生存并更好地发展，数字化企业最核心的特征就是要以数据驱动企业战略发展、生产运营、经营管理等各项行为，这已经成为大家的共识了，但是怎样才能更好地利用数据，让枯燥沉默的数据会说话呢，这是当前很多财务人员面临的难题，下面我们就来分析一下原因，并从数据应用的角度来看看有什么好的方法吧。
一、业财融合的数据分析能帮助企业发现问题、找到动因
随着企业信息系统建设的不断深入，企业各类经营活动都被信息系统记录下来并形成了各类线上数据，财务数据是这些数据中非常重要的一类数据。在进行数据分析的时候，财务人员会以财务数据为主进行分析，反映企业时点的财务状况、一段时期的经营成果和现金流量情况，并进行数据的同比分析和环比分析。这些分析报告确实能从财务角度反映出企业的现状和过去经营活动的成果，也能反映出过去经营的好坏，以及当前存在的一些问题，但是这些问题要怎么解决呢，财务人员往往很难给出精准的回答。这是因为财务数据是结果数据，单独分析财务数据并不能精准地分析出结果产生的原因，而业务数据相对于财务数据来说，是过程数据，结果数据可以反映出问题，而过程数据则可以发现问题背后的原因。所以我们需要对财务数据进行分解、下钻，再结合业务数据和运营数据进行分析，才能找到数据结果产生的动因，进而设计解决问题的方案，明确企业应该采取的主要措施。
(资料图片仅供参考)
二、要让数据分析形成从发现问题到解决问题的闭环
在数据分析中仅仅提出问题、找到问题产生的动因、确定了解决方案和企业可采取的措施是不是就足够了？不是的。分析团队要想让分析有价值，还需要结合问题和动因，分析结果和影响要素之间的关系，结合关系设计出数据模型，这样就能够模拟出企业采取不同措施后，要素可能发生的变化、以及要素变化后对于结果的影响，这套what-if分析能够帮助我们预测企业采取措施后能够产生的效果，为企业进行方案选择提供数据支持，这也就是我们前面所说的“数据驱动”。在措施执行之后，企业还需要密切跟踪业务数据的变化，以及对财务数据产生的影响，这就是有针对性地跟踪行动过后的结果，通过对实际数据进行分析测算，并与what-if分析中的预测数据进行比较，能够进一步分析行动效果，评价行动方案的有效性，同时检验预测模型的精准度，一方面为行动改进提供了数据支持、另一方面也能够推动预测模型的优化和迭代。
这样就形成了一个闭环，通过财务分析发现问题，通过业务数据进行过程复盘，发现问题产生的动因，找到优化的要素，模拟测算要素变化对结果的影响，确定解决问题的行动方案，跟踪方案执行后带来的数据变化，评价行动方案的有效性，再通过数据分析找到还需要优化和解决的问题，持续改进，就形成了一个PDCA的闭环。
三、以需求导向为核心、结合场景解决问题
数据分析做到了业财融合、形成闭环是不是就足够了？不是的。我们财务人员面对着海量的大数据，会发现很多问题，也会产生很多的分析思路，但是并不是所有的分析思路都要在一份分析报告中全部体现出来，因为数据分析报告的阅读者最想要通过报告高效地解决他们所面临的问题，这里所说的高效，就是要占用阅读者较少的时间和精力，让他们在定位问题时获得数据支持、找到解决问题的方案，支持他们做出决策。因此数据分析报告并不是越长越好，而是要结合报告阅读者的需求，有针对性地输出。作为数据分析人员，我们可以积累大量的数据分析场景和素材，但是形成数据分析报告时，却需要做到千人千面，有针对性地为阅读者提供定制化的分析报告，这样的报告才是更有价值的。
总结一下，怎么才能让枯燥的数据会说话呢？一是：我们需要将财务数据和各类业务数据有效融合，实现从结果到动因的分析；二是：我们需要在充分分析的基础上，总结出要素和结果之间的关系，形成数据模型，可以预测、反馈、总结、提升，实现PDCA的闭环；三是：数据分析一定要沉淀大量的场景和素材，但是输出报告的时候却要做到千人千面，要能够有针对性地支持阅读者高效地发现问题、解决问题。
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作者：蔡昌，中央财经大学财政税务学院教授，税收筹划与法律研究中心主任，博士生导师，博士后合作导师（应用经济学），北京大数据协会财税大数据专业委员会会长，福建省闽江学者讲座教授，会计学博士，国际注册高级会计师（ICSPA），北京海淀区知联会副会长，中国税收与法律智库丛书主编。
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